举一反三
- 已知随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的概率密度为[tex=13.0x2.357]nHHN4pLpj1G1uhQpyLUatreMse16BhxCX+nm8cZ5nxW1R+KIjomlLFfyrFplv9mykQ0cFIpaQRbRTlU90WEwNA==[/tex]求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的分布函数.
- 已知离散型随机变量[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的概率分布为[img=397x83]178ee6aa0d1a25e.png[/img](1) 写出[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的分布函数[tex=2.0x1.357]6D04mYW2ivsCmiBu0E4w8w==[/tex];(2) 求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的数学期望和方差.
- 已知离散型随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的分布列为: [tex=17.929x1.357]ikQ9bj0jXqEsK0iZGG38patjGiNNp2skUum208IHQDrgM02liZ3vl6bkit9icGZY[/tex] 试写出 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的分布函数。
- 假设随机变量[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的分布函数为[tex=2.0x1.357]6D04mYW2ivsCmiBu0E4w8w==[/tex],概率密度函数为[tex=1.857x1.357]VHvV9DduV1/OkZRTTw1+mg==[/tex].若[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]与一[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]有相同的分布函数,则 未知类型:{'options': ['[tex=5.571x1.357]m+5207zn5+n2XGQrS5XA9w==[/tex]', '[tex=6.357x1.357]LOy/eqvrz+143xGZxM6Mhg==[/tex]', '[tex=5.286x1.357]aWzUZ+zdivDt9EJKAEBhIg==[/tex]', '[tex=6.071x1.357]DlBHJerjfIJDsqb0ByqTow==[/tex]'], 'type': 102}
- 某高校一年级学生的数学成绩 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 近似地服从正态分布 [tex=4.357x1.571]KXSxK8fFOU5y2TWBPoqWDIJgrZOQQnflmhs5KDghZVU=[/tex],其中 90 分以上的占学生总数的 [tex=1.357x1.143]IMHMU3HcoQaWbaxx1gMg4w==[/tex]。求:(1) 数学不及格的学生的百分比;(2) 数学成绩在 [tex=3.357x1.0]m3mX4GDzqOs/QaY2Z12QaQ==[/tex] 分之间的学生的百分比.
内容
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已知随机变量[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]和[tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex]的联合概率分布为[img=840x92]178f2e157cdbead.png[/img]试求:(1)[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的概率分布;(2) [tex=2.214x1.143]tkk4aXcDoKeg9ZsIAK+yrQ==[/tex]的概率分布;(3) [tex=6.857x2.429]RqGV9tRUT6gh1TsLo9YXgRs6mochCT0I/f5RwmC1X0k=[/tex]的数学期望.
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设离散随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 服从巴斯卡分布[tex=19.929x2.786]NxHbA/HEbR7iqDw0LPLhWi0gviADb8cfmYuvUXgJaf0BNUs2+AoGNad+Cflx8vwb20XmEFkRvKRWE64P610zEyS1LRYymdXcLjrdce0zZksuu3anGstwN7IyF7seEXkqMIut4hvpU5sZc9T0OxNalg==[/tex]试求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的特征函数.
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设随机变量[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]服从自由度为[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex]的[tex=1.071x1.429]637LVdgs6x2/Us8WxEQwHA==[/tex]分布,求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的数学期望与方差.
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设[tex=7.286x1.357]QvdrmMEkEkXBcM7p9FuvTbsy21jIXoxVmxejgq9Oet6d2gm5oU5lRrP4XvCfng1c[/tex] 是取自总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的样本,求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的期望[tex=0.643x1.0]hK6dRoCn+OGpoJ7dSqNW4g==[/tex] 的最大似然估计量.假设[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]服从参数为[tex=0.643x1.0]+D9NhKovEP8INGz+KZnr1A==[/tex]的泊松分布.
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判断由 [tex=2.643x1.357]DJUMdJyw8QoCXHzomLtAYg==[/tex] 的分布可确定 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 的边缘分布.( )